Marché de la robotique de laboratoire – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par produit (robots automatisés de manipulation de liquides, manipulateurs automatisés de plaques), par application (découverte de médicaments, diagnostic clinique, solutions de microbiologie, solutions de génomique, solutions de protéomique), par utilisateur final (laborat

Aperçu du marché

Le marché mondial de la robotique de laboratoire était évalué à 2,30 milliards USD en 2023 et devrait connaître une croissance impressionnante au cours de la période de prévision avec un TCAC de 6,95 % jusqu'en 2029. Le marché mondial de la robotique de laboratoire connaît une croissance significative, tirée par les progrès de la technologie d'automatisation, la demande croissante de précision et d'efficacité dans les opérations de laboratoire et le besoin de processus de criblage à haut débit. La robotique de laboratoire fait référence à l'utilisation de systèmes robotiques automatisés pour effectuer diverses tâches de laboratoire, telles que la manipulation d'échantillons, les tests, l'analyse et la gestion des données. Ces systèmes améliorent la productivité, réduisent les erreurs humaines et garantissent des résultats cohérents et fiables.

Principaux moteurs du marché

Progrès technologiques en matière d'automatisation

Les progrès technologiques en matière d'automatisation sont essentiels à la croissance du marché mondial de la robotique de laboratoire. Ces innovations améliorent les capacités, l'efficacité et la fiabilité des opérations de laboratoire, faisant de l'automatisation un élément indispensable dans les laboratoires modernes.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) permettent aux robots de laboratoire de traiter et d'analyser de vastes quantités de données en temps réel. Cette capacité permet aux robots de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les flux de travail et de s'adapter aux conditions changeantes. Par exemple, les robots pilotés par l'IA peuvent identifier des modèles dans les données expérimentales, prédire les résultats et ajuster les protocoles en conséquence, ce qui conduit à des opérations de laboratoire plus précises et plus efficaces. Les algorithmes ML permettent aux robots de laboratoire d'apprendre des expériences passées et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Ces systèmes d'auto-apprentissage peuvent affiner leurs processus, réduire les erreurs et augmenter la productivité, ce qui en fait des atouts précieux dans la recherche et le diagnostic. Les capteurs modernes améliorent la précision et l'exactitude des robots de laboratoire. Les capteurs avancés, tels que les capteurs optiques, thermiques et chimiques, fournissent des informations détaillées sur divers paramètres, garantissant que les actions robotiques sont exécutées avec une grande précision. Par exemple, dans les tâches de pipetage, les capteurs peuvent détecter les niveaux de liquide et la viscosité, permettant aux robots de distribuer des volumes exacts avec un minimum d'erreur. Les technologies de capteurs améliorées permettent une surveillance et un contrôle en temps réel des processus de laboratoire. Cette capacité garantit que tout écart par rapport aux paramètres souhaités est immédiatement détecté et corrigé, préservant ainsi l'intégrité et la fiabilité des résultats expérimentaux.

Les robots collaboratifs, ou cobots, sont conçus pour travailler aux côtés des opérateurs humains, améliorant ainsi l'efficacité globale des tâches de laboratoire. Les cobots sont équipés de fonctions de sécurité qui leur permettent de fonctionner à proximité immédiate des humains sans présenter de risques. Cette collaboration combine la précision et la vitesse des robots avec les compétences de résolution de problèmes et l'adaptabilité des travailleurs humains. Les cobots sont conviviaux et peuvent être programmés avec une expertise technique minimale. Cette facilité d'utilisation permet aux laboratoires d'intégrer rapidement les cobots dans leurs flux de travail, réduisant ainsi la courbe d'apprentissage et facilitant une adoption rapide. Les progrès de la miniaturisation ont conduit au développement de systèmes robotiques compacts qui nécessitent moins d'espace, ce qui les rend adaptés aux laboratoires disposant d'un espace de travail limité. Ces robots plus petits peuvent effectuer des tâches complexes avec une grande efficacité, optimisant ainsi les aménagements et les flux de travail du laboratoire. L'intégration de la microfluidique à la robotique de laboratoire permet une manipulation précise de petits volumes de liquides. Cette technologie est particulièrement bénéfique dans les domaines de la génomique, de la protéomique et de la découverte de médicaments, où la manipulation précise de quantités infimes d'échantillons est cruciale.

Le cloud computing et les technologies IoT permettent l'accès et le contrôle à distance des robots de laboratoire. Les chercheurs et les responsables de laboratoire peuvent surveiller et gérer les systèmes robotiques de n'importe où, garantissant un fonctionnement continu et une intervention rapide en cas de besoin. Les appareils IoT collectent et transmettent des données provenant de divers capteurs et composants robotiques à des plates-formes basées sur le cloud. Ces données sont ensuite intégrées et analysées, offrant des informations complètes sur les opérations du laboratoire. Une telle analyse de données en temps réel permet d'optimiser les processus, de prévoir les besoins de maintenance et d'améliorer l'efficacité globale.

Demande croissante de criblage à haut débit

La demande croissante de criblage à haut débit (HTS) est un moteur important de la croissance du marché mondial de la robotique de laboratoire. Le criblage à haut débit est un processus essentiel dans diverses applications scientifiques et industrielles, en particulier dans la découverte et le développement de médicaments, la génomique et la protéomique.

Dans l'industrie pharmaceutique, le HTS permet le criblage rapide de milliers à des millions de composés pour identifier des candidats médicaments potentiels. Les systèmes de robotique de laboratoire automatisent le processus de criblage, augmentant considérablement la vitesse et l'efficacité de la découverte de médicaments. Les robots peuvent gérer de grands volumes d'échantillons, effectuer des tâches répétitives avec une grande précision et traiter plusieurs tests simultanément, réduisant ainsi le temps nécessaire pour identifier les composés prometteurs. L'automatisation dans le HTS améliore le processus de hit-to-lead, où les hits initiaux du criblage sont testés et optimisés. Les robots de laboratoire peuvent effectuer rapidement et avec précision des analyses secondaires et optimiser les composés principaux, accélérant ainsi le pipeline de développement et améliorant les chances de réussite du développement de médicaments. La recherche en génomique implique l'analyse de vastes quantités de données génétiques pour comprendre les fonctions et les interactions des gènes. Le séquençage à haut débit des génomes permet aux chercheurs d'étudier les variations génétiques et leurs implications sur la santé et la maladie. Les systèmes robotiques de laboratoire automatisent le processus de séquençage, en gérant de grands volumes d'échantillons avec une grande précision et cohérence. En protéomique, le séquençage à haut débit est utilisé pour analyser les interactions, les fonctions et les modifications des protéines. Les robots de laboratoire automatisent la spectrométrie de masse et d'autres techniques protéomiques, facilitant l'identification des biomarqueurs et des cibles thérapeutiques. La capacité de traiter de nombreux échantillons rapidement et de manière fiable est essentielle pour faire progresser la recherche en protéomique et la médecine personnalisée.

Le séquençage à haut débit implique des tâches répétitives et complexes qui sont sujettes à l'erreur humaine lorsqu'elles sont effectuées manuellement. Les robots de laboratoire garantissent la précision et la cohérence dans la manipulation des échantillons, la distribution des réactifs et la collecte des données, réduisant ainsi le risque d'erreurs et améliorant la fiabilité des résultats. Cette précision est cruciale pour la recherche scientifique reproductible et la conformité réglementaire dans le développement pharmaceutique. Des performances d'analyse cohérentes sont essentielles pour obtenir des données fiables dans le HTS. Les robots de laboratoire standardisent l'exécution des analyses, garantissant des conditions uniformes et minimisant la variabilité. Cette uniformité est essentielle pour comparer les résultats de différentes expériences et valider les résultats. L'automatisation du HTS réduit les coûts de main-d'œuvre en minimisant le besoin d'intervention manuelle. Les robots peuvent fonctionner en continu, gérer de grandes charges de travail sans fatigue, ce qui entraîne des économies de coûts importantes dans les processus de dépistage à forte intensité de main-d'œuvre. De plus, l'utilisation efficace des réactifs et des échantillons par les robots réduit les déchets et réduit encore les coûts opérationnels. Les robots de laboratoire optimisent l'utilisation de l'espace et des ressources du laboratoire. Leur capacité à effectuer plusieurs tâches simultanément maximise le débit et minimise les temps d'arrêt. Cette optimisation est particulièrement bénéfique pour les laboratoires à forte demande, où les contraintes de ressources peuvent limiter la productivité.

Les industries pharmaceutiques et biotechnologiques sont soumises à des exigences réglementaires strictes pour le développement de médicaments et les tests cliniques. Les robots de laboratoire améliorent la conformité en garantissant une exécution précise et exacte des analyses, en conservant des enregistrements détaillés et en assurant la traçabilité des échantillons et des réactifs. Cette conformité est essentielle pour obtenir l'approbation réglementaire et garantir la sécurité des patients. Le HTS nécessite un contrôle qualité rigoureux pour garantir la validité des résultats de dépistage. Les robots de laboratoire facilitent l'assurance qualité en effectuant des tâches avec une reproductibilité élevée et en maintenant des conditions d'analyse cohérentes. Ce contrôle qualité est essentiel pour identifier des candidats médicaments fiables et les faire progresser dans le pipeline de développement.

Besoin de précision et d'exactitude

La précision et l'exactitude sont des exigences essentielles dans les opérations de laboratoire modernes. La nécessité d'obtenir des résultats hautement fiables et reproductibles est à l'origine de l'adoption de la robotique de laboratoire dans divers secteurs, notamment les produits pharmaceutiques, la biotechnologie, le diagnostic clinique et la recherche. De nombreux processus de laboratoire impliquent des tâches répétitives telles que le pipetage, la préparation des échantillons et la saisie de données. L'erreur humaine dans ces tâches peut entraîner une variabilité importante et des résultats peu fiables. Les robots de laboratoire excellent dans l'exécution de tâches répétitives avec une grande précision, garantissant la cohérence et réduisant le risque d'erreurs. Cette automatisation améliore la qualité globale des données expérimentales et renforce la crédibilité des résultats de recherche. Les robots peuvent exécuter des protocoles complexes en respectant exactement les paramètres prédéfinis, éliminant ainsi les incohérences qui découlent souvent des opérations manuelles. Cette fiabilité est essentielle pour maintenir l'intégrité des expériences scientifiques et des tests cliniques, en particulier dans les environnements à enjeux élevés tels que le développement de médicaments et les laboratoires de diagnostic.

L'une des applications les plus critiques des robots de laboratoire est la manipulation automatisée des liquides. La précision de la distribution des liquides est cruciale pour les analyses, les titrages et les préparations d'échantillons. Les robots de laboratoire équipés de systèmes de pipetage avancés peuvent mesurer et distribuer des liquides avec une précision de l'ordre du microlitre, garantissant que chaque échantillon est manipulé avec précision conformément au protocole. Cette précision est essentielle pour obtenir des résultats reproductibles dans les analyses biochimiques et cliniques. Les progrès de la robotique ont permis la manipulation de volumes extrêmement petits d'échantillons, jusqu'à l'échelle micro et nano. Cette capacité est particulièrement importante dans des domaines tels que la génomique et la protéomique, où la manipulation précise de quantités infimes est nécessaire pour le séquençage, l'amplification et l'analyse de l'ADN, de l'ARN et des protéines. Les robots de laboratoire garantissent que les analyses sont effectuées dans des conditions standardisées, minimisant la variabilité et améliorant la reproductibilité des résultats. Cette normalisation est essentielle pour les études comparatives et les criblages à grande échelle où la cohérence entre plusieurs analyses est nécessaire pour tirer des conclusions valables. Les robots équipés de systèmes de détection et de mesure avancés assurent une collecte de données cohérente et précise. Qu'il s'agisse de lire la fluorescence, la luminescence ou l'absorbance dans les analyses sur microplaques, les robots de laboratoire fournissent des résultats fiables qui sont essentiels pour les analyses quantitatives et les processus décisionnels ultérieurs.

La précision et l'exactitude des procédures de laboratoire sont fondamentales pour générer des données de haute qualité, qui sont la pierre angulaire de la recherche et du développement scientifiques. Des données précises permettent aux chercheurs de valider des hypothèses, de développer de nouvelles théories et d'innover efficacement. Dans le développement de médicaments, par exemple, des systèmes robotiques précis garantissent que chaque phase de test, de la découverte précoce aux essais cliniques, génère des données fiables qui peuvent accélérer l'approbation réglementaire et la mise sur le marché. L'intégration de la robotique avec des instruments d'analyse de haute précision, tels que les spectromètres de masse et les systèmes de chromatographie, améliore la précision des analyses qualitatives et quantitatives. Les robots peuvent gérer la préparation des échantillons et introduire les échantillons dans ces instruments avec une précision exacte, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des résultats analytiques. Les organismes de réglementation, tels que la FDA et l'EMA, imposent des directives strictes pour les pratiques de laboratoire afin de garantir la sécurité et l'efficacité des produits pharmaceutiques et des dispositifs médicaux. Les robots de laboratoire aident à respecter ces normes en assurant une exécution précise et exacte des protocoles, en conservant des enregistrements détaillés et en garantissant la traçabilité des échantillons et des réactifs. Cette conformité est essentielle pour obtenir l'approbation réglementaire et maintenir la crédibilité du marché. Les robots jouent un rôle clé dans l'assurance qualité en effectuant des tâches avec une reproductibilité et une précision élevées. Les systèmes automatisés garantissent que tous les processus respectent les normes de qualité prédéfinies, réduisant ainsi le risque d'écarts et garantissant que les produits répondent aux références réglementaires et industrielles.

Principaux défis du marché

Coûts initiaux élevés et préoccupations en matière de retour sur investissement

Le déploiement de systèmes robotiques de laboratoire nécessite un investissement en capital important. Le coût d'achat de systèmes robotiques avancés, de leur intégration dans l'infrastructure de laboratoire existante et de la formation du personnel peut être prohibitif pour de nombreuses institutions, en particulier les petits laboratoires de recherche, les startups et les établissements d'enseignement. Cet obstacle financier peut retarder ou décourager l'adoption des technologies robotiques.

Malgré les avantages à long terme de l'automatisation, de nombreux laboratoires sont confrontés à une incertitude quant au retour sur investissement d'un investissement aussi important. Le temps nécessaire pour réaliser des économies de coûts et des gains de productivité peut varier en fonction des applications spécifiques et de l'échelle des opérations. Cette incertitude peut rendre difficile pour les décideurs de justifier la dépense initiale, en particulier dans un environnement de budgets serrés et de priorités concurrentes.

Au-delà de l'achat initial, les coûts permanents liés à la maintenance, aux réparations et aux mises à niveau logicielles peuvent s'ajouter au fardeau financier. Les laboratoires doivent tenir compte de ces dépenses récurrentes lorsqu'ils évaluent la faisabilité d'un investissement dans des systèmes robotisés.

Complexité technique et problèmes d'intégration

L'intégration de systèmes robotisés dans les flux de travail de laboratoire existants peut être techniquement complexe et prendre du temps. La personnalisation et la configuration des robots pour répondre aux exigences spécifiques du laboratoire nécessitent souvent des connaissances et une expertise spécialisées. Le processus de mise en œuvre peut impliquer la refonte de l'agencement des laboratoires, la modification des procédures opérationnelles standard et la garantie de la compatibilité avec les systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS) existants.

Les laboratoires utilisent souvent une gamme diversifiée d'instruments et de systèmes, qui ne sont pas toujours compatibles avec les nouvelles solutions robotiques. Assurer l'interopérabilité entre différentes technologies peut constituer un défi de taille, nécessitant une programmation et un dépannage approfondis. Cette complexité peut entraîner des retards et des coûts supplémentaires pendant la phase d'intégration.

L'utilisation efficace de la robotique de laboratoire nécessite une main-d'œuvre qualifiée capable d'exploiter et d'entretenir ces systèmes sophistiqués. Le besoin de formation spécialisée et de développement des compétences peut constituer un obstacle important, en particulier dans les régions où l'accès aux programmes d'enseignement et de formation techniques est limité. De plus, le personnel existant peut être confronté à une courbe d'apprentissage abrupte, ce qui peut avoir un impact sur la productivité pendant la période de transition.

Résistance au changement et obstacles réglementaires

La résistance au changement est un défi courant dans de nombreux secteurs, et les environnements de laboratoire ne font pas exception. L'introduction de systèmes robotisés peut susciter des inquiétudes quant au déplacement d'emplois, aux changements de rôles professionnels et à la perturbation des flux de travail établis. Cette résistance peut ralentir l'adoption de nouvelles technologies, car les employés et la direction peuvent hésiter à adopter des changements importants.

L'adoption de systèmes robotisés nécessite souvent des changements dans les flux de travail et les processus existants. Les laboratoires doivent s'adapter à de nouvelles méthodes de travail, qui peuvent se heurter à la résistance du personnel habitué aux méthodes traditionnelles. La nécessité de développer et de mettre en œuvre de nouvelles procédures opérationnelles standard (SOP) et de nouveaux protocoles peut prendre du temps et être difficile, ce qui entrave encore davantage l'adoption de la robotique.

Conformité réglementaire et approbation le paysage réglementaire des opérations de laboratoire est rigoureux, avec des directives strictes régissant la validation et l'utilisation de nouvelles technologies. S'assurer que les systèmes robotiques sont conformes à ces réglementations peut être un processus complexe et coûteux. Les processus d'approbation réglementaire peuvent être longs, ce qui augmente le temps nécessaire au déploiement de nouvelles solutions robotiques. De plus, tout changement de réglementation peut nécessiter de nouvelles modifications des systèmes existants, ce qui pose des défis supplémentaires.

Principales tendances du marché

Intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) à la robotique de laboratoire transforme le fonctionnement des laboratoires. Les algorithmes d'IA et de ML peuvent analyser de vastes quantités de données générées par les systèmes robotiques, identifiant des modèles et des informations qui pourraient être manqués par l'analyse humaine. Cette capacité permet une prise de décision plus éclairée et une optimisation des processus de laboratoire.

Les robots pilotés par l'IA peuvent apprendre à partir de données historiques et optimiser leurs performances au fil du temps. Par exemple, dans la découverte de médicaments, l'IA peut aider à identifier plus rapidement des composés prometteurs en prédisant leur efficacité et leurs effets secondaires potentiels en fonction des résultats de criblage précédents. Cette optimisation automatisée des processus réduit le temps et les coûts associés à la recherche et au développement.

L'IA et le ML peuvent également être utilisés pour la maintenance prédictive des systèmes robotisés. En analysant les modèles d'utilisation et les mesures de performance, l'IA peut prédire quand un robot peut avoir besoin d'entretien, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant l'efficacité opérationnelle. Cette capacité prédictive garantit que les robots de laboratoire fonctionnent toujours de manière optimale, améliorant ainsi la productivité globale.

Expansion de la médecine personnalisée et de la génomique

Le domaine de la génomique se développe rapidement, stimulé par les progrès des technologies de séquençage et une demande croissante de médecine personnalisée. Les robots de laboratoire jouent un rôle crucial dans le séquençage génomique à haut débit, en traitant de grands volumes d'échantillons avec une grande précision. Les systèmes automatisés peuvent préparer des échantillons, effectuer des réactions de séquençage et gérer l'analyse des données, accélérant ainsi considérablement le processus de recherche génomique.

La médecine personnalisée repose sur l'adaptation des traitements aux patients individuels en fonction de leur profil génétique. Les robots de laboratoire permettent le dépistage et l'analyse à haut débit nécessaires pour identifier les variations génétiques et leurs implications pour la santé. Cette personnalisation nécessite une manipulation précise et exacte des échantillons biologiques, une tâche parfaitement adaptée aux systèmes robotisés.

L'adoption de CRISPR et d'autres technologies d'édition génétique stimule la demande d'automatisation des laboratoires. Les robots peuvent automatiser les procédures complexes impliquées dans l'édition génétique, de la préparation des réactifs à l'analyse des cellules éditées. Cette intégration améliore l'efficacité et la précision des flux de travail d'édition génétique, accélérant ainsi le développement de nouvelles thérapies.

Développement de la robotique collaborative et conviviale

Les robots collaboratifs, ou cobots, sont conçus pour travailler aux côtés des opérateurs humains, améliorant ainsi la productivité et la sécurité. Contrairement aux robots industriels traditionnels, les cobots sont équipés de capteurs avancés et de fonctions de sécurité qui leur permettent de fonctionner à proximité des humains. Cette collaboration permet un environnement de laboratoire plus flexible et plus efficace dans lequel les robots assistent aux tâches répétitives, permettant aux travailleurs humains de se concentrer sur des travaux analytiques plus complexes.

Le développement d'interfaces utilisateur intuitives et d'outils de programmation simplifiés rend la robotique de laboratoire plus accessible aux utilisateurs non spécialisés. Des logiciels conviviaux permettent aux chercheurs et aux techniciens de programmer et d'utiliser facilement des systèmes robotiques sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie. Cette accessibilité favorise une adoption plus large des technologies robotiques dans divers environnements de laboratoire.

La tendance vers des systèmes robotiques évolutifs et modulaires gagne également du terrain. Les laboratoires peuvent commencer avec des solutions robotiques de base et étendre progressivement leurs capacités en ajoutant des modules et des fonctionnalités selon les besoins. Cette évolutivité garantit que les laboratoires peuvent adapter leurs stratégies d'automatisation à l'évolution des besoins de recherche et des contraintes budgétaires, faisant des systèmes robotiques un investissement plus flexible et plus attractif.

Informations sectorielles

Informations sur les produits

Sur la base de la catégorie de produit, le segment des robots automatisés de manipulation de liquides est devenu dominant sur le marché mondial de la robotique de laboratoire en 2023.

Faire

Informations régionales

L'Amérique du Nord est devenue la région dominante sur le marché mondial de la robotique de laboratoire en 2023, détenant la plus grande part de marché en termes de valeur. L'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis, occupe une position dominante sur le marché mondial de la robotique de laboratoire. Plusieurs facteurs contribuent à ce leadership, notamment l'innovation technologique, la capacité économique, une solide infrastructure de recherche et des environnements réglementaires favorables.

L'Amérique du Nord abrite certaines des plus grandes entreprises technologiques et institutions de recherche au monde. La région bénéficie d'un solide écosystème d'innovation, avec des investissements importants dans la recherche et le développement. Cet environnement favorise l’avancement rapide de la technologie de la robotique de laboratoire, permettant le développement de systèmes robotiques sophistiqués et efficaces. La présence d’entreprises de robotique établies telles que Thermo Fisher Scientific, Beckman Coulter et PerkinElmer, ainsi que de nombreuses startups innovantes, stimulent le marché. Ces entreprises investissent continuellement dans le développement de nouveaux produits et l’amélioration des technologies existantes, garantissant que l’Amérique du Nord reste à l’avant-garde de la robotique de laboratoire. Les entreprises nord-américaines sont des pionnières dans l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique à la robotique de laboratoire. Cette intégration améliore les capacités des systèmes robotiques, permettant une automatisation plus intelligente, une maintenance prédictive et des analyses de données avancées. La synergie entre l’IA et la robotique en Amérique du Nord constitue un avantage concurrentiel important.

Le marché nord-américain bénéficie d’un financement substantiel des secteurs public et privé. Les subventions gouvernementales, le capital-risque et les investissements en capital-investissement fournissent les ressources financières nécessaires au développement et au déploiement de la robotique de laboratoire avancée. Cet environnement de financement robuste soutient l’innovation continue et la commercialisation de nouvelles technologies. La force économique de la région se traduit par un taux d’adoption plus élevé de la robotique de laboratoire. Les laboratoires d'Amérique du Nord, en particulier dans les secteurs pharmaceutique, biotechnologique et du diagnostic clinique, ont la capacité financière d'investir dans des solutions d'automatisation de pointe. Cette adoption généralisée stimule la croissance du marché et positionne l'Amérique du Nord comme un leader de la robotique de laboratoire. L'Amérique du Nord possède une industrie pharmaceutique et de la santé très développée, qui est un grand consommateur de robotique de laboratoire. La demande d'opérations de laboratoire efficaces, à haut débit et précises dans la découverte de médicaments, les essais cliniques et les diagnostics alimente l'adoption de systèmes robotisés.

Développements récents

• En avril 2024 - Multiply Labs, une société de robotique de premier plan spécialisée dans les systèmes de fabrication automatisés de médicaments individualisés, a annoncé une nouvelle collaboration avec le laboratoire de médecine cellulaire et génétique (LCGM) de Stanford Medicine. Ce partenariat vise à mettre en valeur le potentiel de la technologie d'automatisation dans la fabrication de thérapies cellulaires. En combinant l'expertise renommée du LCGM en matière de développement de processus avec la technologie robotique de pointe de Multiply Labs, la collaboration vise à faire progresser la production de thérapies cellulaires. L'approche innovante de Multiply Labs repose sur l'utilisation de systèmes robotisés pour faire fonctionner des instruments conformes aux BPF provenant de divers fournisseurs. Ces robots peuvent manipuler des instruments, des consommables et des réactifs déjà largement utilisés dans la fabrication de thérapies cellulaires et géniques. Cette approche permet des capacités plug-and-play et minimise les obstacles réglementaires, car elle ne nécessite pas de modifications importantes des processus existants pour obtenir la compatibilité robotique.
• En décembre 2023, ABB Robotics et XtalPi ont formé un partenariat stratégique pour développer des laboratoires automatisés intelligents en Chine. Cette collaboration vise à créer une série de postes de travail de laboratoire automatisés qui améliorent l'efficacité des opérations de R&D dans les secteurs des produits biopharmaceutiques, du génie chimique, de la chimie et des nouveaux matériaux énergétiques.

Principaux acteurs du marché

• PerkinElmerInc
• Thermo Fisher Scientific Inc
• Hudson Robotics, Inc
• Anton Paar GmbH
• Beckman Coulter, Inc
• Siemens Healthineers AG
• AB Controls, Inc
• Abbott Laboratories Inc
• bioMérieux SA